Comparaisons à un groupe contrôle externe

1 Introduction

2 TL ; DR - Guide d’évaluation des comparaisons à un groupe contrôle externe

3 Les études de comparaison externe, de quoi s’agit-il ?

4 Pour quels usages

5 Les problématiques méthodologiques soulevées par les comparaisons externes

6 Les comparaisons externes sont des études observationnelles

7 Position des agences de régulation et de HTA

8 De la nécessité d’avoir des preuves de l’intérêt cliniques des nouveaux traitements

9 Les sources de données utilisables

10 Les problématiques liées à l’aspect rétrospectif de ces études

11 Rédaction du protocole

12 Démarche hypothético déductive

13 L’inférence causale et les hypothèses sous-jacentes

13.1 Définition

13.1.1 Hypothèse de positivité

13.1.2 Hypothèse SUTVA

§ Non interférence

§ Cohérence (consistency ) /

13.1.3 Échangeabilité conditionnelle

13.2 Petite introduction à l’inférence causale

13.3 Association n’est pas causalité

13.3.1 DAG générique des comparaisons externes

13.4 Effet causal, estimand causal , cible de l’inférence

13.4.1 Effet traitement moyen (average treatment effect)

13.4.2 Analyse en intention de traiter (as started ) / analyse per protocole (as treated )

14 Le biais de confusion

15 Les techniques d’analyses statistiques

16 Le diagnostic d’absence de biais de confusion résiduel

17 Les biais de sélection

18 Identifications des patients dans la source de données

19 Biais liés aux données

20 La qualité des données

21 Les outils d’évaluation du risque de biais

22 L’émulation d’un essai cible

23 Le benchmarking et les contrôles positifs

24 Analyses de sensibilité , analyses quantitatives du biais

25 Calcul d’effectif

26 Contrôle du risque alpha global

27 Pertinence clinique

28 Méta-épidémiologie et étude de cas

29 Synopsis - les critères d’acceptabilité des études de comparaisons externes pour la modification des stratégies thérapeutiques

Références

30 Annexes

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§ Non interférence

La non-interférence est l’hypothèse que le traitement de certains patients dans la population ne modifie pas le couple d’outcome potentiel {Y a=1 , Y a=0 } des autres. Dans le domaine de l’évaluation des traitements, cette situation est rare et n’affecte principalement qu’un seul domaine celui des vaccins. En effet, dans une population, la vaccination d’un grand nombre d’individus bénéfice aussi à ceux qui ne sont pas vaccinés (immunité collective, herd immunity ). Avec un groupe contrôle externe historique, cette hypothèse dépendra du contexte d’où est issu le groupe contrôle.